MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2135842485 · doi:10.1186/1471-2105-9-507

MetaboMiner – semi-automated identification of metabolites from 2D NMR spectra of complex biofluids

2008· article· en· W2135842485 sur OpenAlexafffund
Jianguo Xia, Trent C. Bjorndahl, Peter Tang, David S. Wishart

Notice bibliographique

RevueBMC Bioinformatics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensNational Institute for NanotechnologyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGenome AlbertaMinistry of Advanced Education, Government of Alberta
Mots-clésMetabolomicsHeteronuclear single quantum coherence spectroscopyNMR spectra databaseProton NMRTwo-dimensional nuclear magnetic resonance spectroscopyNuclear magnetic resonance spectroscopyChemistryHeteronuclear moleculeNuclear magnetic resonanceSpectral lineBiological systemAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyStereochemistryBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: One-dimensional (1D) 1H nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy is widely used in metabolomic studies involving biofluids and tissue extracts. There are several software packages that support compound identification and quantification via 1D 1H NMR by spectral fitting techniques. Because 1D 1H NMR spectra are characterized by extensive peak overlap or spectral congestion, two-dimensional (2D) NMR, with its increased spectral resolution, could potentially improve and even automate compound identification or quantification. However, the lack of dedicated software for this purpose significantly restricts the application of 2D NMR methods to most metabolomic studies. RESULTS: We describe a standalone graphics software tool, called MetaboMiner, which can be used to automatically or semi-automatically identify metabolites in complex biofluids from 2D NMR spectra. MetaboMiner is able to handle both 1H-1H total correlation spectroscopy (TOCSY) and 1H-13C heteronuclear single quantum correlation (HSQC) data. It identifies compounds by comparing 2D spectral patterns in the NMR spectrum of the biofluid mixture with specially constructed libraries containing reference spectra of approximately 500 pure compounds. Tests using a variety of synthetic and real spectra of compound mixtures showed that MetaboMiner is able to identify >80% of detectable metabolites from good quality NMR spectra. CONCLUSION: MetaboMiner is a freely available, easy-to-use, NMR-based metabolomics tool that facilitates automatic peak processing, rapid compound identification, and facile spectrum annotation from either 2D TOCSY or HSQC spectra. Using comprehensive reference libraries coupled with robust algorithms for peak matching and compound identification, the program greatly simplifies the process of metabolite identification in complex 2D NMR spectra.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,005

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations199
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC BioinformaticsMême sujetMetabolomics and Mass Spectrometry StudiesTravaux en français237 207